Published on 23 Feb 2024
min read
Views
Artificiell intelligens (AI) omformar den globala hälso- och sjukvårdssektorn. Den växande mängden medicinska data, som samlas in från elektroniska patientjournaler, bildarkiverings- och kommunikationssystem, informationssystem för sjukhusadministration, ersättningsansökningar och patientenkäter, bidrar till att möjliggöra en snabb utveckling av effektiva AI-modeller.
Textdata från elektroniska patientjournaler, IoT-enheter och medicinsk litteratur ger värdefull information för AI-stödd diagnostik, beslutsstöd och forskning. System för medicinsk bildbehandling har en liknande tillämpning. Videor från operationer eller patientövervakning kan också analyseras för kompetensbedömningar, träning av kirurgiska robotar och förfining av befintliga kvalitetsparadigm. Data från röstinspelningar kan utnyttjas för att diagnostisera talrelaterade avvikelser, vilket möjliggör automatiserade dokumentationsrutiner och analys av patientinteraktioner. AI som analyserar mänskliga gester kan användas för att möjliggöra handsfree-styrning av medicinsk utrustning eller bilder under sterila ingrepp eller för att bedöma motoriska funktioner hos patienter som genomgår fysioterapi. Möjligheterna är verkligen oändliga.
Förutom att optimera klinisk praxis har AI tillämpningar på flera nivåer inom hälso- och sjukvårdsbranschen. AI kan bidra till att effektivisera operativa arbetsflöden för bättre hälso- och sjukvårdsledning och optimera processer för kliniska prövningar genom att underlätta patientrekrytering med hjälp av förbättrad identifiering av lämpliga kandidater. Tillämpningen av AI inom hälso- och sjukvården idag spänner därför över hela produktutvecklingscykeln – från utveckling av nya produkter, tillverkning och driftledning till support efter marknadsintroduktion, inklusive utbildning av användare, hantering av regelefterlevnad och förebyggande underhåll av utrustning.
Här är de sju viktigaste områdena inom hälso- och sjukvården som har en lovande framtid när det gäller integrering av AI-baserade funktioner.
AI-driven diagnos
AI-stödda elektroniska patientjournaler (EHR) stöder redan kliniker genom att förse dem med värdefulla insikter om troliga diagnoser, sjukdomsrisker och sjukdomsförlopp baserat på patientens symtom, laboratorierapporter, sjukdomshistoria, familjehistoria och data från sensorer.
Inom området medicinsk bilddiagnostik gör AI det möjligt för radiologer att ställa mer exakta och snabbare diagnoser genom att bidra till smart bildsegmentering, kvalitetsförbättring, tidig upptäckt av sjukdomar, bildprioritering, granskning och rapportering.
AI kan också påskynda tolkningen av patologiska preparat eller vid cellprovskontroller, vilket bidrar till att minska väntetiden på resultat, behovet av kvalificerad personal och att övervinna den partiskhet som beror på subjektiva faktorer. Vid sjukdomsdiagnos kan AI möjliggöra identifiering av sjukdomar i ett tidigt skede, vilket leder till minskad dödlighet, sjuklighet och totala vårdkostnader.
Precisionsmedicin
FDA definierar precisionsmedicin som ”ett innovativt tillvägagångssätt för att skräddarsy förebyggande åtgärder och behandlingar som tar hänsyn till skillnader i människors gener, miljöer och livsstilar”. Med hjälp av AI kan mer specifika grundorsaker identifieras och personanpassade behandlingsplaner utformas utifrån individens egen livsstil, sjukdomshistoria, familjehistoria, genomik och andra faktorer.
Ett sådant exempel är att rikta in sig på cancerens heterogena natur. Omfattande biologiska datamängder som fångar upp molekylära tumöregenskaper, genomik, proteomik och transkriptomik, bland många andra viktiga variabler, analyseras av AI-modeller för att identifiera patientspecifika mutationer. De resultat som härleds används sedan för att utforma patientspecifika behandlingar.
Denna övergång från en ”en-storlek-passar-alla”-strategi till en ”riktad” strategi har därmed potential att minimera prövningar och misstag, förbättra behandlingseffektiviteten och förbättra hälsoresultaten.
Patientengagemang och behandlingsföljsamhet
AI-drivna virtuella assistentverktyg används för att interagera med patienter och besvara deras frågor, boka tid och tillhandahålla hälsofrämjande information.
Att följa läkemedelsbehandlingen är avgörande för goda hälsoresultat och för att förebygga antibiotikaresistens. AI, tillsammans med smarttelefonkameror med datorseende, kan hjälpa till att kontrollera att patienterna tar sina läkemedel i rätt tid och på rätt sätt. Dessa metoder för övervakning i realtid har visat bättre resultat än självrapportering, manuell kontroll av tablettantal och enkla påminnelsemeddelanden.
Administration och regelverk
AI kan utnyttjas för tidsbokning, faktureringsprocesser och hantering av försäkringsanspråk. Prediktiv analys underlättar resursfördelning och efterfrågeprognoser, vilket förbättrar den övergripande operativa effektiviteten. AI underlättar hanteringen av journaler genom att automatisera uppgifter som datautvinning, datahämtning, medicinsk kodning och säkerställande av datakvalitet. Tekniken kan även användas för kontinuerlig övervakning av data för att identifiera potentiella regleringsrisker och avvikelser. Därefter kan revisionsrapporter genereras med minimal manuell insats, vilket underlättar snabbare svar på förfrågningar.
Folkhälsohantering
Yrkesverksamma inom folkhälsa och samhällsmedicin arbetar kontinuerligt för att förebygga sjukdomar. AI kan utnyttjas för att dela in befolkningen i kohorter baserat på demografiska och medicinska egenskaper för att identifiera sjukdomsrisker, föreslå datadrivna folkhälsoinitiativ och möjliggöra riktade samhällsinsatser genom att skapa personligt anpassat utbildningsmaterial för patienter, där deras medicinska tillstånd och behandlingsalternativ beskrivs, inklusive att övervinna språkbarriärer genom att översätta medicinsk information.
Förebyggande underhåll av medicinsk utrustning
Konceptet med förebyggande underhåll av utrustning kan utnyttjas för att förbättra effektiviteten och tillförlitligheten hos olika typer av sjukvårdsutrustning. Historiska data från sensorer kan analyseras för att identifiera mönster, upptäcka avvikelser och förutsäga potentiella framtida fel som kan åtgärdas proaktivt innan de påverkar patientvården. Underhållsuppgifter kan prioriteras därefter, vilket bidrar till att minimera driftstopp, optimera utrustningens prestanda, sänka kostnaderna och förbättra patientsäkerheten.
Läkemedelsutveckling
AI kan användas för att analysera stora datamängder från kliniska prövningar och andra källor från verkligheten för att identifiera nya molekyler och kemiska strukturer som sannolikt är effektiva mot ett specifikt mål. Virtuella föreningar kan genereras av AI-algoritmer och testas in silico, dvs. genom datorsimulering istället för i laboratorium, vilket bidrar till att påskynda läkemedelsutvecklingen samtidigt som kostnaderna minskas.
Dagens dataströmmar inom hälso- och sjukvården kännetecknas av sin betydande volym, mångfald och hastighet. Detta är både en möjlighet och en utmaning, särskilt när det gäller att säkerställa effektiv hantering och analys. I takt med att AI fortsätter att utvecklas och blir alltmer integrerad i arbetsflödena inom hälso- och sjukvården kommer det att vara avgörande att hantera frågor som rör dataintegritet, säkerhet och efterlevnad av regelverk. Det är av avgörande betydelse att säkerställa att algoritmerna är säkra, tillförlitliga och uppfyller hälso- och sjukvårdsstandarderna.
Vi anser att AI kommer att spela en nyckelroll i omvandlingen av den globala hälso- och sjukvårdens framtid, genom att möjliggöra förbättrad patientvård, förfinad diagnostik och ett mer effektivt paradigm för vårdleverans. Skärningspunkten mellan tekniken och medicinen har potential att förändra hur hälso- och sjukvården bedrivs, vilket gör den mer personlig, tillgänglig och effektiv för patienter och vårdgivare över hela världen.
Låt oss tillsammans #engineerthechange inom hälso- och sjukvården!
